C. Alternating Subsequence

本文探讨了在给定序列中寻找最大长度的交替子序列(元素正负号交替出现)的问题,并在此基础上找到该子序列的最大元素和。通过算法解析,提供了具体的实现思路和示例,展示了如何在多种情况下选取最优解。

C. Alternating Subsequence

          time limit per test:1 second
         memory limit per test:256 megabytes
         input:standard input
          output:standard output

Recall that the sequence bbaabbaaa=[1,2,1,3,1,2,1]a=[1,2,1,3,1,2,1][1,1,1,1][1,1,1,1][3][3][1,2,1,3,1,2,1][1,2,1,3,1,2,1][3,2,3][3,2,3][1,1,1,1,2][1,1,1,1,2]You are given a sequence aannYour task is to choose maximum by size (length) alternating subsequence of the given sequence (i.e. the sign of each next element is the opposite from the sign of the current element, like positive-negative-positive and so on or negative-positive-negative and so on). Among all such subsequences, you have to choose one which has the maximum sum of elements.In other words, if the maximum length of alternating subsequence is kkkkYou have to answer ttInputThe first line of the input contains one integer tt1≤t≤1041≤t≤104ttThe first line of the test case contains one integer nn1≤n≤2⋅1051≤n≤2⋅105aanna1,a2,…,ana1,a2,…,an−109≤ai≤109,ai≠0−109≤ai≤109,ai≠0aiaiiiaa.It is guaranteed that the sum of nn2⋅1052⋅105∑n≤2⋅105∑n≤2⋅105OutputFor each test case, print the answer — the maximum sum of the maximum by size (length) alternating subsequence of aaExampleinputCopy4
5
1 2 3 -1 -2
4
-1 -2 -1 -3
10
-2 8 3 8 -4 -15 5 -2 -3 1
6
1 -1000000000 1 -1000000000 1 -1000000000
outputCopy2
-1
6
-2999999997
NoteIn the first test case of the example, one of the possible answers is [1,2,3–,−1–––,−2][1,2,3_,−1_,−2]In the second test case of the example, one of the possible answers is [−1,−2,−1–––,−3][−1,−2,−1_,−3]In the third test case of the example, one of the possible answers is [−2–––,8,3,8–,−4–––,−15,5–,−2–––,−3,1–][−2_,8,3,8_,−4_,−15,5_,−2_,−3,1_]In the fourth test case of the example, one of the possible answers is [1–,−1000000000–––––––––––––,1–,−1000000000–––––––––––––,1–,−1000000000–––––––––––––][1_,−1000000000_,1_,−1000000000_,1_,−1000000000_]

源代码:

// A code block
var foo = 'bar';
// ```
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
long long a[200000]={0};
int main()
{
 int t;
 cin>>t;
 while(t--)
 {
     long long int n,sum=0,i,max,j;
     cin>>n;
     long long int a[n];
     for(i=0;i<n;i++)
     scanf("%lld ",&a[i]);
     for(i=0;i<n;)
     {
         max=a[i];
         for(j=i+1;j<n;j++)
         {
             if(a[i]*a[j]>0)
             {
                 if(a[j]>max)
                 max=a[j];
             }
             else
             {
             i=j;     
             break;
             }
         }
         sum+=max;
          if(j==n)
         break;
     }
     cout<<sum<<endl;
 }
 return 0;
}

### Schwarz Alternating Scheme 的基本概念与实现方法 Schwarz Alternating Scheme 是一种经典的数值分析方法,广泛应用于偏微分方程的求解和并行计算中。该方法基于区域分解的思想,将一个复杂的计算域划分为若干个子域,并通过交替迭代的方式在子域间传递信息以逼近全局解。 #### 1. 基本原理 Schwarz Alternating Scheme 的核心思想是将一个复杂问题分解为多个更简单的子问题。假设需要在一个整体区域 $\Omega$ 上求解一个偏微分方程,可以将 $\Omega$ 分解为两个或多个重叠的子域 $\Omega_1, \Omega_2, \dots, \Omega_n$。在每个子域上独立求解偏微分方程,并通过边界条件的更新实现子域之间的信息交换[^1]。 #### 2. 数学描述 对于二维区域 $\Omega = \Omega_1 \cup \Omega_2$,假设需要求解以下椭圆型偏微分方程: $$ -\Delta u = f \quad \text{in } \Omega, $$ 其中 $u$ 是未知函数,$f$ 是已知源项。Schwarz 方法的迭代过程可以描述为: - 在子域 $\Omega_1$ 上求解: $$ -\Delta u_1^{(k+1)} = f \quad \text{in } \Omega_1, \quad u_1^{(k+1)} = u_2^{(k)} \quad \text{on } \partial \Omega_1 \cap \Omega_2. $$ - 在子域 $\Omega_2$ 上求解: $$ -\Delta u_2^{(k+1)} = f \quad \text{in } \Omega_2, \quad u_2^{(k+1)} = u_1^{(k+1)} \quad \text{on } \partial \Omega_2 \cap \Omega_1. $$ 通过上述迭代过程,逐步逼近全局解 $u$。这种交替更新的方式确保了子域间的边界条件一致化[^1]。 #### 3. 并行计算中的应用 在并行计算中,Schwarz 方法具有天然的优势,因为每个子域上的问题可以独立求解。具体实现时,可以将不同的子域分配给不同的处理器,通过消息传递接口(如 MPI)实现子域边界上的数据交换。这种方法不仅提高了计算效率,还适合处理大规模分布式系统中的问题[^1]。 #### 4. Python 实现示例 以下是一个简化的 Python 实现示例,用于演示 Schwarz 方法的基本思想: ```python import numpy as np def poisson_solver(domain, f, boundary): # 简单的 Poisson 方程求解器(伪代码) u = np.zeros_like(domain) # 迭代求解... return u # 定义子域 domain1 = np.zeros((100, 50)) # 子域 1 domain2 = np.zeros((100, 50)) # 子域 2 # 初始化源项和边界条件 f = np.ones_like(domain1) # 源项 boundary1 = np.zeros_like(domain1[:, -1]) # 初始边界条件 boundary2 = np.zeros_like(domain2[:, 0]) # 迭代求解 for k in range(100): # 最大迭代次数 # 在子域 1 上求解 u1 = poisson_solver(domain1, f, boundary=boundary1) # 更新子域 2 的边界条件 boundary2 = u1[:, -1] # 在子域 2 上求解 u2 = poisson_solver(domain2, f, boundary=boundary2) # 更新子域 1 的边界条件 boundary1 = u2[:, 0] # 合并结果 global_solution = np.hstack((u1, u2)) ``` #### 5. 收敛性与优化 Schwarz 方法的收敛速度取决于子域的划分方式、重叠程度以及偏微分方程的具体形式。为了加速收敛,可以引入加权平均或使用多重网格方法进行预处理[^1]。 ---
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